ŠŤAVOVÁ, Vlasta, Lenka DĚDKOVÁ, Václav MATYÁŠ, Mike JUST, David ŠMAHEL a Martin UKROP. Experimental large-scale review of attractors for detection of potentially unwanted applications. Computers & Security. Oxford: Elsevier, 2018, roč. 76, July, s. 92-100. ISSN 0167-4048. doi:10.1016/j.cose.2018.02.017.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Experimental large-scale review of attractors for detection of potentially unwanted applications
Autoři ŠŤAVOVÁ, Vlasta (203 Česká republika, domácí), Lenka DĚDKOVÁ (203 Česká republika, domácí), Václav MATYÁŠ (203 Česká republika, domácí), Mike JUST (124 Kanada), David ŠMAHEL (203 Česká republika, domácí) a Martin UKROP (703 Slovensko, domácí).
Vydání Computers & Security, Oxford, Elsevier, 2018, 0167-4048.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 10201 Computer sciences, information science, bioinformatics
Stát vydavatele Velká Británie
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL URL
Impakt faktor Impact factor: 3.062
Kód RIV RIV/00216224:14330/18:00102440
Organizační jednotka Fakulta informatiky
Doi http://dx.doi.org/10.1016/j.cose.2018.02.017
UT WoS 000437967300006
Klíčová slova anglicky PUA; PUP; usable security; usability
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnil: RNDr. Pavel Šmerk, Ph.D., učo 3880. Změněno: 29. 4. 2019 17:17.
Anotace
While malicious software (malware) is designed to disrupt or damage computer systems, potentially unwanted applications (PUAs) combine useful features with less desirable ones, such as adware or spyware. Unlike anti-malware solutions, removing PUAs can be controversial, for both the PUA owners and also the users who might wish to accept the PUA features. Thus, solutions for removing PUAs require users to make their removal decisions. In this paper we investigate the effectiveness of 15 screen variants that use different ``security warning attractors'' designed to encourage users to enable PUA detection when they are installing a security software solution from the online security software company ESET. Our live field study with close to 750,000 software installations by end users in 222 countries shows that a small change of switching the order of the options presented using radio buttons and offering the ``enable detection'' option first was the most effective (and was later set as the option of choice by ESET). The chosen approach led to a significant reduction of non-consenting users from 17.9% to 11.1%. Other features, such as the use of colours and pictorials, which have previously demonstrated their effectiveness with more traditional SSL security warnings, did not yield significant improvements for enabling PUA detection.
Návaznosti
MUNI/E/1281/2016, interní kód MUNázev: Publikace výsledků z nových dat v oblasti ICT bezpečnosti
Investor: Masarykova univerzita, Grantová agentura MU, Podpora zvýšení kvality vynikajících výsledků
VytisknoutZobrazeno: 27. 11. 2021 22:06